视频关键帧提取技术及其在舆情分析中的应用
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 1 引言 | 第10-15页 |
| ·研究背景与意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究状况 | 第11-14页 |
| ·本文主要工作及结构 | 第14-15页 |
| 2 基于内容的视频搜索 | 第15-29页 |
| ·视频数据的特点 | 第15-16页 |
| ·视频特征 | 第16-17页 |
| ·颜色特征 | 第16页 |
| ·纹理特征 | 第16-17页 |
| ·形状特征 | 第17页 |
| ·运动特征 | 第17页 |
| ·视频图像处理 | 第17-20页 |
| ·边缘提取 | 第18页 |
| ·图像分割 | 第18-19页 |
| ·图像滤波 | 第19-20页 |
| ·图像增强 | 第20页 |
| ·视频搜索特点 | 第20-22页 |
| ·视频搜索的系统功能 | 第22页 |
| ·视频搜索系统结构及其关键技术 | 第22-25页 |
| ·视频数据的结构特点 | 第22-23页 |
| ·视频搜索结构及其关键技术 | 第23-25页 |
| ·视频搜索在舆情分析平台中的应用 | 第25-28页 |
| ·系统体系结构 | 第25-26页 |
| ·视频信息处理模块 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 3 视频镜头检测 | 第29-39页 |
| ·视频镜头检测的基本概念 | 第29-32页 |
| ·镜头的变换类型 | 第29-30页 |
| ·镜头检测性能评价 | 第30-32页 |
| ·视频检测的基本方法 | 第32-38页 |
| ·基于直方图分析的镜头检测方法 | 第32-34页 |
| ·基于运动分析的镜头检测方法 | 第34-35页 |
| ·基于图像特征的镜头检测方法 | 第35-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 4 视频关键帧提取 | 第39-53页 |
| ·关键帧提取的基本概念 | 第39页 |
| ·关键帧提取的基本方法 | 第39-45页 |
| ·基于镜头边界的方法 | 第39-40页 |
| ·基于内容分析的方法 | 第40-41页 |
| ·基于运动分析的方法 | 第41页 |
| ·基于聚类的方法 | 第41-43页 |
| ·基于压缩视频流提取的方法 | 第43-45页 |
| ·一种有效的关键帧提取算法 | 第45-46页 |
| ·算法描述 | 第45页 |
| ·阈值T和d的选择 | 第45-46页 |
| ·关键帧提取实现 | 第46-52页 |
| ·OpenCV简介 | 第46-47页 |
| ·图像二值化 | 第47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 5 镜头聚类 | 第53-58页 |
| ·镜头聚类基本方法 | 第53-55页 |
| ·一种有效的视频镜头自动聚类方法 | 第55-57页 |
| ·本章总结 | 第57-58页 |
| 6 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·总结 | 第58页 |
| ·展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 作者简历 | 第62-64页 |
| 学位论文数据集 | 第64页 |
